Corso
Progettare sistemi agentici con LangChain
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 07/2026
PythonArtificial Intelligence3 h11 video34 Esercizi2,800 XP12,799Attestato di conseguimento
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Prova per il BusinessDescrizione del corso
Impara le basi degli agenti LangChain
Imparerai come integrare prompt, modelli linguistici e strumenti nei flussi di lavoro usando il framework Reasoning and Action (ReAct). Dopo questo, potrai impostare flussi di lavoro degli agenti, configurare gli strumenti e capire i principi base degli agenti LangChain mentre visualizzi questi flussi di lavoro con LangGraph. Creerai agenti personalizzati, configurerai strumenti per accedere a fonti di dati esterne come l'API di Wikipedia e gestirai gli stati degli agenti. Ti mostreremo come definire nodi e bordi, creare percorsi condizionali e mettere insieme flussi di lavoro complessi che si adattano a condizioni diverse.Crea agenti di chat dinamici
Infine, imparerai a monitorare i messaggi, definire i nodi per chiamate di funzione flessibili e configurare il tuo chatbot per gestire più strumenti. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare sistemi intelligenti che automatizzano compiti complicati, aumentano la produttività e offrono soluzioni dinamiche su misura per le esigenze specifiche dell'azienda.Prerequisiti
Developing LLM Applications with LangChain1
Fondamenti degli agenti LangChain
Costruisci sistemi agentici intelligenti! Scopri i componenti chiave degli agenti LangChain e come prompt, LLM e strumenti collaborano per il ragionamento e l’azione. Imposterai un agente con l’API di OpenAI, definirai strumenti personalizzati e affronterai attività reali come i calcoli matematici. Inoltre, esplorerai come LangChain organizza i dati usando grafi, nodi e archi.
2
Creare chatbot con LangGraph
Crea chatbot dinamici potenziati dagli strumenti con LangChain e LangGraph! Esplorerai come realizzare un chatbot che si adatta in base all’input dell’utente, definendo stati e integrando API esterne per il recupero di informazioni in tempo reale. Collegherai questi componenti in una struttura a grafo reattiva, abilitando transizioni fluide tra conversazione e risposte assistite da strumenti. Alla fine, avrai un framework di chatbot rappresentato visivamente, con ragionamento avanzato e flussi di lavoro multi-step.
3
Crea agenti chat dinamici
Espandi il tuo chatbot con strumenti dinamici e memoria! Definisci e integra più strumenti in flussi di lavoro flessibili, crea funzioni per il richiamo dinamico degli strumenti e configura il tuo chatbot per gestire più strumenti. Organizza memoria e output per abilitare conversazioni intrecciate e multi-turno. Alla fine, avrai creato un chatbot sofisticato, capace di interazioni complesse.
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